Relationship between canopy height and Landsat ETM+ response in lowland Amazonian rainforest
Notice bibliographique
Résumé
This letter investigates the influence of within-pixel variation of canopy height on the spectral response recorded in Landsat Enhanced Thematic Mapper (ETM+) data for tropical rainforest. Forest canopy height is derived from airborne, small-footprint LiDAR data acquired using a Leica ALS50 II system. The field site is in the Tambopata National Reserve, in Peruvian Amazonia, where forest types include regenerating, swamp, floodplain and terra firme. For individual Landsat ETM+ bands, the strongest correlation for maximum, mean and standard deviation of canopy height occurred with ETM+ Band 4 (near infrared) for regenerating, floodplain and terra firme forest, and with ETM+ Band 5 (middle infrared) for swamp forest. For normalized difference band indices, ND42 and ND43 (i.e. the Normalized Difference Vegetation Index, NDVI) showed strong correlation with both mean and maximum canopy height for regenerating and terra firme forest, and with maximum and standard deviation of canopy height for floodplain forest. The palm-dominated swamp forest showed weaker relationships, with the strongest occurring for ND45 and ND52 with mean canopy height. Many papers have identified middle-infrared bands as being most sensitive to tropical rainforest structure, although these have often focussed on young regenerative forests. By focussing on older regenerative forest (of >25 years since land abandonment) and mature rainforest types, this work has shown that there is considerable variation with how structure may influence spectral reflectance and lends support to the hypothesis that canopy height distribution and shadowing effects caused by canopy complexity and the presence of emergent trees is what most significantly influences spectral response for tropical rainforests.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».